正则化技术和低秩矩阵在稀疏表示超分辨率算法中的应用
文献类型：期刊论文
| 作者 | 黄德天2; 黄炜钦2; 云海姣1; 郑力新2 |
| 刊名 | 计算机辅助设计与图形学学报
 |
| 出版日期 | 2018 |
| 卷号 | 030期号:005页码:868 |
| ISSN号 | 1003-9775 |
| 英文摘要 | 为了有效地利用图像的特征作为指导重建的先验知识,解决常规超分辨率算法对边缘与结构等细节恢复不足的问题,提出一种改进的超分辨率算法.对待重建图像进行低秩分解,得到不同特征的低秩子图像和稀疏子图像;对于低秩子图像,提出采用基于正则化技术的稀疏表示超分辨率算法进行重建,先通过在低秩子图像中寻找相似图像块构造非局部相似正则化项,得到图像的非局部冗余,以保持边缘信息;再通过局部线性嵌入方法构造流形学习正则化项,获得图像的结构先验知识,以增强结构信息.对于稀疏子图像则不参与稀疏表示超分辨率重建,而是采用双三次插值法进行重建.实验结果表明,与其他算法相比,无论在主观视觉效果上,还是在峰值信噪比和结构相似性指标上,文中算法都有显著的提高. |
| 语种 | 英语 |
| 源URL | [http://ir.bao.ac.cn/handle/114a11/44901]  |
| 专题 | 中国科学院国家天文台 |
| 作者单位 | 1.中国科学院国家天文台 2.华侨大学 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 黄德天,黄炜钦,云海姣,等. 正则化技术和低秩矩阵在稀疏表示超分辨率算法中的应用[J]. 计算机辅助设计与图形学学报,2018,030(005):868. |
| APA | 黄德天,黄炜钦,云海姣,&郑力新.(2018).正则化技术和低秩矩阵在稀疏表示超分辨率算法中的应用.计算机辅助设计与图形学学报,030(005),868. |
| MLA | 黄德天,et al."正则化技术和低秩矩阵在稀疏表示超分辨率算法中的应用".计算机辅助设计与图形学学报 030.005(2018):868. |
入库方式： OAI收割
来源：国家天文台
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